用webcam的usb口连接摄像头进行深度学习的图像识别。一个摄像头一套识别，对应一个m文件。随着多开文件，肉眼可见的每套的图像帧率明显降低。但是cpu也仅仅用到50%左右，显卡没有占用。
而且并不是开很多后才会有影响，当打开第二套后就有很明显的帧率降低情况，应该不会是相机问题。用电脑自带的相机打开摄像头，帧率明显高很多。
这是什么情况。
很可能是你的计算机资源不足以支持多个图像识别模型同时运行。打开多个图像识别模型会占用大量的 CPU 资源和内存。如果你的计算机配置不高，那么当你打开多个图像识别模型时，就会导致帧率明显降低。
另外，你说电脑自带的相机的帧率比深度学习的图像识别的帧率高得多，这也说明了这个问题的可能性。因此，建议你升级你的计算机硬件，以支持多个图像识别模型的同时运行，或者考虑将所有模型合并成一个模型，以便获得更好的性能。
该回答引用ChatGPT
可能是因为多个m文件都在访问摄像头的驱动，导致访问的频率过高，导致帧率下降。同时，用电脑自带的相机打开摄像头的帧率明显高，可能是因为电脑自带的相机的驱动程序比matlab的摄像头访问程序更优化。为了提高帧率，建议使用单一的m文件对摄像头进行访问，并尽量优化访问频率。
要解决这个问题，可以使用以下方法：
1、使用单一的m文件对摄像头进行访问，将多个识别功能合并到一个m文件中。
2、优化访问频率，减少对摄像头的频繁访问。
3、升级摄像头驱动程序，提高摄像头的性能。
4、使用更高性能的计算机，提高系统的处理能力。
5、使用其他图像识别工具，例如OpenCV，可以更好地支持图像识别。
这可能是因为你使用的图像识别代码所造成的资源占用过多，导致每个摄像头识别代码都处于低帧率状态。请检查你的图像识别代码，看是否存在过多的计算或者不必要的操作，以提高程序的效率。
另外，您也可以尝试在代码中调整帧率的限制以提高每个摄像头的识别帧率。
此外，您可以尝试使用其他更高性能的硬件（例如更快的处理器、更高速的显卡）来提高识别帧率，因为多个摄像头识别任务可能占用大量的系统资源。
个人也认可楼2的思路，和你多个文件访问摄像头驱动有关，分摊了摄像头帧率。
所以这里提供一个思路是：
1、改变多开的思路，优化单个文件访问摄像头效率
2、升级摄像头驱动，提高最优性能
3、坚持多开的思路，排除外部问题，更换更优电脑或者识别工具
减少图像的大小：图像的大小越小，处理的速度越快，帧率也就越高。
使用多线程：可以通过在Matlab中设置多线程来加速图像识别的过程。
优化图像识别算法：试图优化图像识别的算法以提高识别的速度。
使用高效的图像识别软件：考虑使用专业的图像识别软件，这些软件可以大大提高识别的效率。
使用更快的计算机：考虑使用更高效的计算机来进行图像识别，以提高帧率。
这是由于CPU性能的限制导致的，当你开启多个文件时，CPU性能会不够，从而影响到视频处理的处理速度，导致帧率降低。不过也有可能是GPU的原因导致，如果你的GPU性能不足以处理多个文件的图像处理，也会影响帧率。
可能是你的电脑硬件资源不足导致的，你可以检查你的电脑内存是否足够，确保你的电脑的处理器是否足够强大，确保你的电脑的显卡是否足够强大，确保你的电脑的硬盘是否足够大，以及确保你的电脑的系统是否足够稳定。此外，你还可以尝试检查你的摄像头驱动是否正确安装，确保你的摄像头是否支持深度学习图像识别。